如何让数据产生价值—品牌推广

数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。

一、什么是品牌推广

何为品牌推广呢？网络品牌推广是通过一定的方式或方法对商品、服务甚至人进行一定的宣传和推广，而其中的媒介就是网络，通过网络塑造将企业自身及产品品牌形象,使广大消费者广泛认同的系列活动过程。

品牌推广常见的渠道课分为品牌站点、app、搜索引擎、自媒体、数字电视媒体、软文六大渠道，比如我们熟悉的新浪、搜狐，今日头条，百度，乐视电视，微信，微博，论坛等等。

二、哪些企业需要品牌推广

企业所处发展阶段和行业特性决定了企业的品牌推广策略，企业必须要根据自个儿所处的发展阶段、产品或服务的市场情势、消费者的消费成熟度等等有关因素采用不同的推广策略。因此品牌推广策略的制定也决定了企业关键kpi的数据指标。

以发展阶段来划分可以分为：导入期、成长期、成熟期、衰退期；以推广目标来划分可以分为：品牌深度推广、品牌广度推广。

我们以推广目标为例，品牌推广的维度不同，自然所采用的营销策略也不同。如下：

品牌广度推广策略：

品牌广度推广其目的就是建立品牌知名度，扩大其影响力。推广方法常采用广告宣传，市场活动及事件营销传播等方式，使其传播的范围影响深远。我们关注的数据为广告阅读量、曝光量、点击量、事件热度、活动参与人数、相关话题数以及品牌关注人数等指标。

品牌深度推广策略：

对于品牌深度而言，推广的目的是让品牌更加深入人心，增强品牌文化认同，提升品牌认识度、美誉度及品牌忠诚度。推广的方式一般是品牌深度互动形式，比如品牌设计征集活动、品牌庆典等活动。我们关键的数据为互动参与人数，互动转发量、品牌复购率等。

三、如何看待品牌推广数据

品牌推广成与败，关键是看数据。在这个看数据的时代，一切成果用数据来说话。但是实际在操作过程中，常常掺杂一些虚假数据，这就需要在看数据时过滤清洗掉一些虚假的数据。比如我们在做广告投放时发现点击、曝光量很高，但是没有转化，投入与产出的不成正比，这时候就需要考虑是否有虚假数据和异常数据了。我们以下面为例：

某公司的广告投放数据：

从上面可以看出，分析对比两个媒体的投放数据，不难发现媒体a的数据要好于媒体b，但是事实是否就是像数据所表达的一样呢？再对比分析一下媒体a的用户数、点击量和用户区域分布图不难发现，在某个时间段点击量过于集中且用户数与点击量不成正比，某一地域点击过于集中。通过这些异常数据我们可判定该媒体有刷量作弊的嫌疑。所以不要被数据的表象所迷惑。

造成上述问题的原因就是媒体作弊引起的，一般来说媒体作弊有机器行为、人工行为两种方式。机器作弊包括ip重复刷量、换不同ip重复刷量、机器智能作弊及流量劫持；人工行为包括真人水军作弊、木马程序作弊等。因此我们在看数据时要透过现象看本质。

四、如何甄别有价值的数据

品牌推广就单次推广而言，数据的价值是驱动销量，而长期的品牌推广数据则是和公司发展战略息息相关的，因此如何甄别虚假数据尤为重要。

如何清洗异常数据？我们可以通过异常数据分析模型来实现。

 

一般分为人工行为和机器行为，这些虚假的数据异常表现有：广告来源异常；曝光、点击频次异常；曝光、点击ip/地域集中；用户平均曝光量、点击量过大；曝光、点击的ua分布异常；数据时段分布异常；到达率、二跳率、转化率异常等。

对于虚假的数据要清洗，同时要锁定真实可靠的数据。如何锁定正确的数据，我们可以通过下面这张表来展现，比如我们的以品牌广度为目的的推广，关注的数据指标是用户阅读数、用户点击浏览量，我们采集这些数据时可以通过不同的维度，比如实现方式（时间、地段、媒体）、目标对象（地域、客户端、年龄、性别）、实现工具（展现无聊、landingpagedeng）等。

五、怎样让数据带来价值

数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。大数据真实的反应了品牌推广策略的执行结果，同时完整描绘出推广过程中的每个环节，锁定推广策略中存在的问题，为下一步计划提供了明确的目标。如何才能让数据发挥其核心价值呢？我们以某品牌推广案例来为大家分析一下：

数据的价值——网络品牌推广案例：

1、推广策略

推广的目标，渠道已经给出了，现在需要在两个媒体投放广告。 

2、媒体投放结果

修正前：（媒体有异常数据）

 

修正后：清除虚假数据后 

 

经过媒体重合度分析，a，b媒体的用户重合数为80万，去除重合用户，此次品牌推广实际覆盖人数390万。 再经过用户的性别与年龄层分析，找出本次目标用户，20-40岁男性用户覆盖人数为200万。仅完成了目标的一半。

3、发现并锁定问题

推广未能达成预定的目标，是哪里出现了问题?这时候需要对问题进行锁定分析。上面我们也提到了媒体是一方面的原因，除了媒体还有其它方面的因素造成的。下图是一个推广漏斗分析模型，我们可采用这个漏斗图进行分析。如下图所示，每一个数据指标都对应一个可分析影响因素。

从这个漏斗图不难发现，虽然曝光量很高，但是点击量/ctr还不到曝光的一半，说明这个环节有问题，而这一环节所对应的是物料内容，这样我们就锁定了问题，找出了问题的关键点。

4、分析原因，制定解决方法

通过分析在物料环节有问题，重新制定投放方案，可以制定两种不同的物料内容根据媒体属性进行投放，同时可根据时间段、地域、用户属性、客户端等因素制定不同的推广方案，比如根据不同省市消费人群的上网时间分时间段进行广告投放，锁定有需要的人群，才能实现最终的目的。 

数据的核心价值来自对推广目标完成度的正确判断（查漏补缺），对现有渠道效果的评估、以及对下一次活动的客观指导，历史数据的积累。只有充分利用好大数据才能让品牌产生价值，让销量得到提升。